Das lässt erst einmal aufhorchen, denn bislang gelten generative KI-Anwendungen als Heimspiel für Nvidia Grafikkarten, bei dem andere Hardware Anbieter in der Regel nur in der zweiten Liga spielen.
Leider bleibt AMD in seinem Pressetext einen direkten Vergleich mit Nvidia schuldig - einzig ein Vergleich mit einer früheren Treiber-Version wird angeführt: "Mit dem neuesten Treiber liefert die AMD Radeon RX 7900 XTX mit DirectML und der für Microsoft Olive optimierten Version von Stable Diffusion 1.5 im Vergleich zum Vorgängertreiber (23.5.1) durchschnittlich eine 2-fach höhere Leistung."
Es gibt zwar einen größeren Stable Diffusion GPU-Vergleich bei Toms Hardware, allerdings stimmen viele Rahmenbedingungen mittlerweile nicht mehr überein. So bezieht sich AMD eben auf eine Direct ML-Optimierung für Microsofts Olive, die jedoch auch Nvidia Karten doppelt so schnell rechnen lässt.
Relevant ist dieses Thema dennoch, denn viele Anwender würden bei KI-Anwendungen lieber zu AMD denn zu Nvidia greifen, weil man hier in der Regel ein deutlich besseres Preis-Leistungsverhältnis vorfindet. Gerade den für KI-Modelle wichtigen Grafikkarten Speicher, lässt sich Nvidia aktuell besonders teuer bezahlen.
Doch bislang ist nicht einmal die eigentliche Performance das Problem, sondern überhaupt die Unterstützung beliebter Software-Pakete. Während fast jedes KI-Modell auf Nvidias CUDA fußt, scheint AMDs Alternative (ROCm) seit Jahren den Anschluss zu suchen.
Doch all dies könnte sich nun auch schnell ändern. Nicht nur, dass AMD die Zahl der ROCm-Entwickler in den letzten zwei Jahren vervielfacht hat, auch auf dem zugehörigen GitHub-Repository ist seit einigen Monaten reges Treiben zu vermelden.
Und am 13. Juni will AMD zur eigenen KI-Strategie Großes verkünden. Wir persönlich erwarten hier erste direkte Benchmarks mit Vergleichen zu Nvidia - die natürlich trotzdem "cherry picked" sein werden. Trotzdem: Alleine für ein gesundes Marktgleichgewicht ist ein zweiter Player neben Nvidia sicherlich wünschenswert.
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